AIナレッジマネジメントとは？RAGとの違いや社内情報の検索・共有を効率化する方法を解説

「社内の情報がどこにあるか分からない」「社員が退職したらノウハウが消えてしまう」といった悩みを抱える企業は少なくありません。

情報は多くあるのに、いざ必要なときに素早く見つけられないという課題は、業種や規模を問わず多くの現場で起きています。そこで注目されているのが「AIナレッジマネジメント」という考え方です。

社内に散らばる情報をAIで検索・整理・活用できる状態にする仕組みで、情報共有がスムーズになり、業務の効率化へもつながります。

本記事では、

• AIナレッジマネジメントとは何か（RAG・ナレッジベースとの違い）
• AIナレッジマネジメントが注目されている背景
• 具体的な活用例と導入の進め方
• 導入前に知っておきたい注意点

をわかりやすく解説します。AIナレッジマネジメントの構築を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

「AIナレッジマネジメントを構築したいが、社内に専門的な知識を持った人材がいない」という方は、リベルクラフトへご相談ください。

リベルクラフトでは、社内データの整備から、検索・回答精度の高いAIシステムの構築・運用まで一貫してサポートしています。

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AIナレッジマネジメントとは？

AIナレッジマネジメントとは、社内に蓄積された情報をAIで検索・整理・回答できる状態にするための仕組みのことです。

マニュアルや議事録、対応履歴が社内に大量にあったとしても、それが分散していて探し出せないと活用できません。

AIナレッジマネジメントは、そうした情報を横断的に扱えるようにすることで、情報はあるはずなのに引き出せないという状況を解消できます。

たとえば、ファイル名や保存場所を知らなくても

• 新入社員の入社手続き一覧を教えて
• 先月の案件で使った対応文例を知りたい

といった自然な言葉でAIに質問するだけで関連情報を見つけられ、複数の文書にまたがる内容もまとめて素早く回答を得られます。

AIナレッジマネジメントとナレッジベースの違い

AIナレッジマネジメントとナレッジベースは指している役割が異なります。

用語	意味
ナレッジベース	情報を蓄積・管理する場所（マニュアル・FAQ・議事録など）
AIナレッジマネジメント	蓄積した情報をAIで検索・整理・活用できる状態にする仕組み

ナレッジベースは、社内マニュアル・FAQ・業務手順書・過去の対応履歴などの情報を蓄積しておく知識の保管場所を指します。

対してAIナレッジマネジメントは、保管された情報をAIが検索・要約・整理し、利用者が必要な形で使いやすくする仕組みです。

この2つは別々のものではなく、ナレッジベースに情報がきちんと整理・蓄積されていてはじめて、AIナレッジとして、AIがそれを探したり活用したりできるようになります。

AIナレッジマネジメントとRAGの違い

AIナレッジマネジメントとRAGも別のものを意味します。それぞれ整理すると以下のようになります。

用語	意味
AIナレッジマネジメント	蓄積した情報をAIで検索・整理・活用できる状態にする仕組み
RAG	社内データを検索してAIが回答を生成する仕組み（AIナレッジの実現手段のひとつ）

AIナレッジマネジメントは、社内外にある知識をAIで検索・整理・共有し、業務で活用しやすくするための広い概念です。

RAGは、そのAIナレッジを実現するために使われる代表的な技術です。

AIが回答を生成する前に、社内データベースから関連情報を検索し、その内容を根拠として参照しながら回答を作ります。

RAGの具体的な活用方法や精度向上施策については、以下の記事でくわしく解説していますのでぜひ確認してみてください。

参照記事：RAGの精度向上施策・事例紹介 〜成功事例からRAGの具体的活用方法を学ぶ〜

AIナレッジマネジメントが注目されている理由

AIナレッジマネジメントが注目されている背景には、情報量の増加・ノウハウの属人化・生成AIの普及という3つの理由があります。

それぞれを順に見ていきましょう。

• 必要な社内情報を見つけにくくなっているため
• 属人化したノウハウを共有しにくくなっているため
• 生成AIの普及で社内ナレッジ活用の現実性が高まったため

必要な社内情報を見つけにくくなっているため

社内の情報量が増えるほど、必要なものを探し出すのが難しくなっています。

多くの企業では業務に必要な情報が、

• 社内ポータル
• 共有フォルダ
• 議事録
• マニュアル
• FAQ

など、さまざまな場所に分散して保管されています。

「あの手順書はどこにあったか」「以前対応した似たようなケースの記録が見つからない」といった状況は、珍しくありません。

そのため、最近では情報をただ保管するだけでなく、AIが内容を理解しながら、複数の場所をまとめて検索し、必要な情報をわかりやすく整理して回答してくれる仕組みが求められるようになっています。

属人化したノウハウを共有しにくくなっているため

業務の属人化は、どの業種でも多くの職場が抱えている課題ですが、特に現場での仕事で目立っています。

「あの人がいないと、この仕事は進まない」といった、属人化した仕事はありますか？という質問に対して「いくつかある」「たくさんある」と回答した割合を業種別に見ると、

• 製造業：95.12%
• 商社・卸売・小売業：87.80%
• 医療・福祉・介護：87.18%

と、現場での作業が多い業種ほど深刻であることがわかります。

出典：PR TIMES

製造業では、生産ラインや工程管理など、現場ならではのノウハウが多く、ベテランの作業員に頼った技術の引き継ぎが続いていることが多いです。

例えば、商社・卸売・小売業では、取引先との関係づくりや商品知識など、担当者が長い時間をかけて積み上げてきた経験が多く、属人化してしまいやすい環境にあります。

こうした知識も、AIナレッジマネジメントを使うことで会社全体で活かせる情報に変えていくことができます。 日々の業務の記録や対応履歴をためていくことで、ノウハウを誰でもAIで引き出せ、特定の人に頼らなくても仕事が進められるようになります。

生成AIの普及で社内ナレッジ活用の現実性が高まったため

社内情報を共有・活用することの重要性は、以前から多くの企業が認識していました。

ただ、実際に運用しようとすると

• 検索キーワードが合わないと見つからない
• 情報を整理・更新し続けるのが大変

といった課題があり、なかなか定着しないケースが多くありました。

生成AIが出てきたことでこの状況は大きく変わりつつあり、キーワードを正確に入力しなくても

• 経費精算の承認はどの上長に頼めばいい？
• 新入社員向けの研修資料はどこにある？

といった自然な文章で質問するだけで、関連する情報を探し出せるようになりました。

情報を探すハードルが下がったことで、ナレッジ共有の仕組みを実務で活用しやすくなっています。

AIナレッジマネジメントでできること・活用例

AIナレッジマネジメントを導入すると、具体的にどんなことが変わるのでしょうか。

主な活用場面を4つ紹介します。

• 社内文書やマニュアルをAIで横断検索できる
• 社内FAQや問い合わせ対応を効率化できる
• ベテラン社員のノウハウを共有しやすくなる
• オンボーディングを効率化できる

社内文書やマニュアルをAIで横断検索できる

社内情報を横断的に検索し、必要な情報にすばやくたどり着けます。

これまでの検索方法では、正確なキーワードを入力しなければ目的のファイルにたどり着けないケースが多くありましたが、AIナレッジマネジメントでは自然な文章で質問するだけで対応できます。

たとえば、

• 経費精算の承認フローを知りたい
• 新しい勤怠ルールが変わったと聞いたが、どのファイルに書いてあるか
• 顧客クレーム時の対応手順はどこに載っているか

といった聞き方で検索できるため、正式なファイル名や保存場所を覚えていなくても情報を探せます。

複数のツールやフォルダをまたいで保管されている情報でも横断的に参照できるため、調べるのに時間がかかる課題を解決できます。

社内FAQや問い合わせ対応を効率化できる

社内の問い合わせ対応にAIナレッジマネジメントを活用すると、人事・総務・情報システムなどのバックオフィス部門の負担を減らせます。

社内ルール・手順書・過去の問い合わせ履歴をもとに、AIが質問の内容に応じて関連情報を回答するため、社員が自力で答えを見つけやすくなります。

• 有給の申請はいつまでに出せばよいか？
• PCのパスワードを忘れたときの手続きは？

といった繰り返し発生しやすい問い合わせは、AIが一次対応できる状態になることで、担当者は他の業務に集中できます。

また、問い合わせ内容のパターンをためておくことで、FAQの内容を定期的にアップデートしやすくなる点も実務上のメリットです。

FAQシステムを生成AIで構築する具体的な方法や精度を上げるコツは、以下の記事でくわしく紹介していますので、ぜひ合わせて見てみてください。

参照記事：生成AIを用いたFAQシステムの構築方法。精度を高める3つのポイントを解説

ベテラン社員のノウハウを共有しやすくなる

経験豊富な社員が持つ判断基準や対応ノウハウは、マニュアルに書かれていないことが多く、「その人に聞かないとわからない」という状態になりやすいです。

AIナレッジマネジメントでは

• 過去の対応履歴
• Q&A
• 議事録
• マニュアル
• 業務メモ

などの情報を整理して参照しやすくすることで、特定の人に頼らなくても必要な知識に近づける環境を作ることができます。

ただし、すべての暗黙知を自動で完全に形式知化できるわけではなく、AIが整理できるのは、テキストや記録として残っている情報に限られます。

そのため、ベテラン社員のノウハウを活かすには、日頃から対応内容をメモや議事録として残しておく運用とセットで進めることが大切です。

オンボーディングを効率化できる

新入社員や異動したばかりの社員は、業務の進め方や社内ルールについて次々と疑問が生まれます。その都度、先輩社員や上司に確認するのは、聞く側も聞かれる側も一定の負担がかかります。

AIナレッジマネジメントを活用すると、

• この申請はどこから行うのか
• 顧客対応の基本フローは何か
• 会議室を予約する手順は？

といった疑問に対して、関連資料やFAQをもとに自分で答えを探せる環境を整えられます。

自分自身で解決できる場面が増えることで、立ち上がりまでの時間が短縮されるだけでなく、指導にかかるベテラン社員の時間的コストも抑えられます。

また、何を聞いていいかわからないという新人が抱えやすい課題を解決できるため、組織全体の学習スピードを上げる効果につながります。

AIナレッジマネジメント構築の進め方

AIナレッジマネジメントの構築では、データが多ければ多いほど良いわけではなく、整理されていない状態のまま進めてしまうと、AIの精度が下がる原因になります。

以下の4ステップで、小さく始めて確実に広げていくのが現実的な進め方です。

1. 解決したい課題を明確にする
2. 対象にするナレッジを選定する
3. 小規模な部門から試験導入する
4. 検索精度や回答品質を改善する

1.解決したい課題を明確にする

最初に決めるべきは何のために導入するのかという目的です。

目的が曖昧なまま進めると、ツールを入れた後に何を改善できたのかわからないという状態になりやすく、活用が定着しません。

まず現場で困っていることを具体的に言語化することから始めましょう。

• 問い合わせ対応に時間がかかりすぎている
• 新人が同じことを何度も先輩に聞いている
• マニュアルが複数あって、どれが最新か分からない

といった課題を洗い出した上で、AIナレッジマネジメントで何を解決するかを1〜2つに絞ります。課題を絞ることで、後のステップで対象ナレッジや成果指標を設定しやすくなります。

2.対象にするナレッジを選定する

導入する課題が決まったら、次はAIに参照させる情報の範囲を決めます。

社内のすべての情報をいきなり対象にするのではなく、解決したい課題に直結するものから始めるのが基本です。

優先的に活用すべきナレッジの例は以下のとおりです。

• 業務手順書、社内規定、申請フローなど頻繁に参照されるもの
• 人事・総務系のFAQ、ITサポート系の手順など繰り返し問い合わせが来るもの
• マニュアル、議事録、過去の対応メモなどのすでに文書化されているもの

反対に、内容が古い資料、正確性が担保されていない情報、アクセス権限の整理が必要な情報は、後回しにするか、あらかじめ整理してから活用するのが安全です。

3.小規模な部門から試験導入する

全社一斉に展開するのではなく、まず1つの部門や業務に限定して試験導入します。

課題が明確である、関係者の協力が得やすいなどの特徴のある部門から始めると、フィードバックが集まりやすく改善が早く進みます。

試験導入の期間は1〜2ヶ月を目安に、実際に使ってみた感想や「うまく答えられなかったケース」を記録しておきましょう。

現場の声をもとに調整を重ねることで、本格展開に向けた精度や運用ルールを固めることができます。

小さく始めて成功体験を作ることで、他部門への展開もスムーズになります。

4.検索精度や回答品質を改善する

試験導入後は、回答の品質を定期的にチェックしながら改善サイクルを回すことが重要です。

AIナレッジマネジメントは構築して終わりではなく、使いながら改善していくものだと理解しておく必要があります。

確認すべき主なポイントは以下のとおりです。

• 関連文書を正しく参照しているか
• 回答に情報の抜け漏れがないか
• 回答の長さが適切か

品質の改善は、古い情報の削除・更新を含めた元データの見直しと、AIへの指示の調整などを進めます。

定期的な見直し体制を最初から組み込んでおくことが、長期的なAIの精度向上につながります。

「AIナレッジマネジメントを構築したいが、社内に進め方を設計できる人材がいない」という方は、リベルクラフトへご相談ください。

リベルクラフトでは、ビジネス課題の整理から対象ナレッジの選定・システム構築・精度改善まで、一気通貫でご支援しています。

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AIナレッジマネジメントが構築できるおすすめ企業

AIナレッジの導入を検討する際、自社の課題や目的に合ったサービス・会社を選ぶことが重要です。ここでは、AIナレッジマネジメントの構築を行っているおすすめの企業を3社紹介します。

• リベルクラフト
• AirCourse
• Qast

リベルクラフト

出典：リベルクラフト

項目	内容
特徴	ビジネス課題を起点にした、オーダーメイドのAIナレッジマネジメントの構築
サービス内容	RAG構築など要件定義・設計・構築・精度改善・運用まで一貫対応
おすすめな企業	自社データを活かした独自のAIナレッジを構築したい企業

リベルクラフトは、データサイエンス・生成AIなどのソリューション開発を要件定義からPoC、本番運用まで一気通貫で伴走する会社です。

汎用的なツールを導入して終わりにするのではなく、自社の業務フローや課題に合わせた設計から始めるため、「ツールを入れたが現場で使われなかった」という失敗を防ぎやすいです。

RAGを活用した社内情報検索システムの構築から、精度の検証・継続的な改善まで一気通貫でサポートしており、社内にAI開発の知見がない企業でも安心して進められます。

低コスト・短納期・高品質といった特徴があり、はじめてAI導入に取り組む企業でも現実的な予算で依頼できます。

まずは以下のリンクからお気軽にお問い合わせください。

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AirCourse

出典：AirCourse

項目	内容
特徴	Azure OpenAI Service採用のセキュリティ設計で、低コストから全社導入しやすい
サービス内容	RAG対応ナレッジ共有、プロンプトテンプレート150種以上、社内文書の添付・活用
おすすめな企業	コストを抑えながら全社員に生成AIを使いこなしてほしい企業

AirCourseのAIナレッジマネジメントは、全社員が生成AIを業務で使いこなせる環境を低コストで整えることに特化したサービスです。

Azure OpenAI Serviceを採用しているため、入力したデータがAIの学習に利用されないセキュリティ設計になっており、機密情報を扱う企業でも安心して利用できます。

プロンプトテンプレートを150種類以上あらかじめ用意しているため、AIの使い方に慣れていない社員でも業務にすぐ取り入れられます。

社内文書を添付してRAGとして活用する機能も備わっており、会社固有の情報をもとにした回答を生成できます。

最短1ヶ月から試せるため、規模を問わず試験導入しやすいサービスです。

Qast

出典：Qast

項目	内容
特徴	利用ユーザー数98,000人超の実績を持つAIナレッジプラットフォーム
サービス内容	AI自動回答、音声議事録の自動ナレッジ化、社内専門家の可視化
おすすめな企業	継続的にナレッジマネジメントを組織全体に定着させたい企業

Qastは「ナレッジの資産化が、企業の未来をつくり出す」をコンセプトに掲げるAIナレッジプラットフォームです。

利用ユーザー数は98,000人を超えており、AIがリアルタイムで似たようなQ&Aをサジェストすることで重複した質問を減らす工夫もされており、情報の蓄積と整理が自然と進む設計になっています。

社内の専門家を可視化できる機能も特徴で、「誰に何を聞けばよいか」が組織全体で把握しやすくなります。

ナレッジを一時的に集めるだけでなく、組織の中で自然と積み上がり活用され続ける仕組みを重視している点が、他のAIナレッジツールとの違いです。

AIナレッジ導入前に知っておきたい注意点

AIナレッジは、うまく設計すれば業務効率を大きく向上できる一方、準備不足のまま進めると期待した成果が出ないケースもあります。

導入前に知っておきたい3つの注意点を解説します。

• 元データが整理されていないと回答精度が上がりにくい
• ハルシネーション対策が必要になる
• アクセス権限やセキュリティ設計は必須

元データが整理されていないと回答精度が上がりにくい

AIの回答品質は、参照する元データの状態に左右され、参照先の情報が整理されていないと、正確な回答を返しにくくなります。

特に

• 同じ内容の資料が複数存在し、どれが正しいか判断できない
• 古いマニュアルと新しいルールが混在したまま登録されている
• ファイル名や保存場所のルールが統一されておらず、何がどこにあるか分からない

といったデータは活用しにくいです。

このような状態のままデータをAIに参照させると、古い情報や矛盾する内容を参照してしまい、回答の精度が下がります。

AIナレッジマネジメントを構築する前に、まず元データの棚卸しを行い、重複・古い情報の削除と整理を進めましょう。整理されたデータからAIで活用していくという進め方が大事です。

ハルシネーション対策が必要になる

社内ナレッジ活用の場面でハルシネーションが起きると、誤った業務手順を案内したり、存在しないルールを回答したりして、現場の混乱を招く原因になりかねません。

特に、申請フロー・承認権限・法令に関わる手続きなどの領域では、ハルシネーションによるリスクが大きくなります。

対策として

• AIが回答を生成する前に社内文書を検索し、その内容を根拠として使う仕組みを導入することで、AIが知識のない状態で答えることを防ぐ。
• AIの回答をそのまま正しいものとしてしまう運用ではなく、担当者が内容をチェックしてから使う前提で設計する。

などの仕組みを導入することが有効です。

アクセス権限やセキュリティ設計は必須

社内には、誰でも閲覧してよい情報だけでなく、人事情報・顧客情報・契約情報・経営資料など、閲覧できる範囲を制限すべき情報も含まれています。

AIナレッジマネジメントで適切な設計をしないで組み込むと、本来見えてはいけない情報が誰でも参照できてしまうリスクがあります。

導入前に整備しておきたいポイントは以下のとおりです。

• 全社公開・部門限定・管理職以上など、情報ごとにアクセスレベルを設定する
• 誰がどの情報にアクセスできるかをシステム側で管理する
• AIへの問い合わせ時に個人情報や機密情報を入力してよいか、ルールを整理する

セキュリティ設計は、導入後に追加しようとするとシステム改修のコストがかかるため、最初の設計段階で組み込むことが重要です。

「誰が・何を・どこまで使えるか」を明確にした上で安全な運用につなげましょう。

AIナレッジマネジメントの構築は「リベルクラフト」

ここまでAIナレッジの概要・注目される背景・活用例・導入の進め方・注意点など、さまざまな角度から解説してきました。

汎用的なナレッジ管理ツールを導入するだけでは、自社の業務フローや情報の構造に合った使い方を実現するのが難しく、「ツールを入れたが現場で定着しなかった」という結果になりやすいのが実情です。

社内情報を本当に活かせるAIナレッジを作るには、

• 元データの整理
• 検索精度の設計
• アクセス権限の管理
• 継続的な改善サイクル

までを一体で考える必要があります。

しかし、これらをすべて社内で設計・運用できる企業は多くありません。そんな時は、リベルクラフトへご相談ください。

リベルクラフトでは、社内データの整備や要件定義から、RAGを活用した精度の高いAIナレッジマネジメントの構築・精度検証・運用改善まで、一貫してご支援しています。

単なるツール導入の支援にとどまらず、構築・検証・改善のサイクルを現場に根付かせるところまでを見据えた伴走支援が特徴です。

「まず何から手をつければよいかわからない」という段階からでも、ビジネス課題の整理と優先領域の特定からご一緒しますので、まずは以下のリンクからお気軽にお問い合わせください。

⇨リベルクラフトへの無料相談はこちら